一、存儲格式行存儲和列存儲

1. 行存儲可以理解為一條記錄存儲一行，通過條件能夠查詢一整行數(shù)據(jù)。

2. 列存儲，以字段聚集存儲，可以理解為相同的字段存儲在一起。

二、Hive文件存儲格式

TEXTFILE

• Hive數(shù)據(jù)表的默認格式，存儲方式：行存儲。

• 可以使用Gzip壓縮算法，但壓縮后的文件不支持split。

• 在反序列化過程中，必須逐個字符判斷是不是分隔符和行結(jié)束符，因此反序列化開銷會比SequenceFile高幾十倍。

SEQUENCEFILE

• 壓縮數(shù)據(jù)文件可以節(jié)省磁盤空間，但Hadoop中有些原生壓縮文件的缺點之一就是不支持分割。支持分割的文件可以并行的有多個mapper程序處理大數(shù)據(jù)文件，大多數(shù)文件不支持可分割是因為這些文件只能從頭開始讀。Sequence File是可分割的文件格式，支持Hadoop的block級壓縮。

• Hadoop API提供的一種二進制文件，以key-value的形式序列化到文件中。存儲方式：行存儲。

• sequencefile支持三種壓縮選擇：NONE，RECORD，BLOCK。Record壓縮率低，RECORD是默認選項，通常BLOCK會帶來較RECORD更好的壓縮性能。

• 優(yōu)勢是文件和hadoop api中的MapFile是相互兼容的

RCFILE

存儲方式：數(shù)據(jù)按行分塊，每塊按列存儲。結(jié)合了行存儲和列存儲的優(yōu)點：

• RCFile 保證同一行的數(shù)據(jù)位于同一節(jié)點，因此元組重構(gòu)的開銷很低

• 像列存儲一樣，RCFile 能夠利用列維度的數(shù)據(jù)壓縮，并且能跳過不必要的列讀取

• 數(shù)據(jù)追加：RCFile不支持任意方式的數(shù)據(jù)寫操作，僅提供一種追加接口，這是因為底層的 HDFS當(dāng)前僅僅支持數(shù)據(jù)追加寫文件尾部。

• 行組大小：行組變大有助于提高數(shù)據(jù)壓縮的效率，但是可能會損害數(shù)據(jù)的讀取性能，因為這樣增加了 Lazy 解壓性能的消耗。而且行組變大會占用更多的內(nèi)存，這會影響并發(fā)執(zhí)行的其他MR作業(yè)?？紤]到存儲空間和查詢效率兩個方面，F(xiàn)acebook 選擇 4MB 作為默認的行組大小，當(dāng)然也允許用戶自行選擇參數(shù)進行配置。

ORCFILE

• 存儲方式：數(shù)據(jù)按行分塊，每塊按照列存儲。

• 壓縮快，快速列存取。效率比rcfile高，是rcfile的改良版本。

三、創(chuàng)建語句和壓縮

3.1 壓縮工具的對比:

Hadoop編碼/解碼器方式，如下表所示

3.2、壓縮設(shè)置

HiveQL語句最終都將轉(zhuǎn)換成為hadoop中的MapReduce job,而MapReduce job可以有對處理的數(shù)據(jù)進行壓縮。

Hive中間數(shù)據(jù)壓縮

hive.exec.compress.intermediate：默認為false，設(shè)置true為激活中間數(shù)據(jù)壓縮功能，就是MapReduce的shuffle階段對mapper產(chǎn)生中間壓縮，在這個階段，優(yōu)先選擇一個低CPU開銷：

set hive.exec.compress.intermediate=true
set mapred.map.output.compression.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
set mapred.map.output.compression.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec

最終輸出結(jié)果壓縮

hive.exec.compress.output：用戶可以對最終生成的Hive表的數(shù)據(jù)通常也需要壓縮。該參數(shù)控制這一功能的激活與禁用，設(shè)置為true來聲明將結(jié)果文件進行壓縮。

mapred.output.compression.codec：將hive.exec.compress.output參數(shù)設(shè)置成true后，然后選擇一個合適的編解碼器，如選擇SnappyCodec。設(shè)置如下（兩種壓縮的編寫方式是一樣的）：

set hive.exec.compress.output=true 
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
或者
或者

set mapred.output.compress=true
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.LzopCodec

3.3、 四種格式的存儲和壓縮設(shè)置(客戶端設(shè)置壓縮格式)

1. TEXTFILE

create table if not exists textfile_table(
site string,
url  string,
pv   bigint,
label string)
row format delimited
fields terminated by '\t'
stored as textfile;
插入數(shù)據(jù)操作：
set hive.exec.compress.output=true; //輸出結(jié)果壓縮開啟  
set mapred.output.compress=true;  
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;  
set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;  //壓縮和解壓縮編碼類列表，用逗號分隔，將所用到解壓和壓縮碼設(shè)置其中
insert overwrite table textfile_table select * from testfile_table;

2. SEQUENCEFILE

create table if not exists seqfile_table(
site string,
url  string,
pv   bigint,
label string)
row format delimited
fields terminated by '\t'
stored as sequencefile;
插入數(shù)據(jù)操作：
set hive.exec.compress.output=true;  
set mapred.output.compress=true;  
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;  
set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;  
SET mapred.output.compression.type=BLOCK;
insert overwrite table seqfile_table select * from testfile_table;

3. RCFILE

create table if not exists rcfile_table(
site string,
url  string,
pv   bigint,
label string)
row format delimited
fields terminated by '\t'
stored as rcfile;
插入數(shù)據(jù)操作：
set hive.exec.compress.output=true;  
set mapred.output.compress=true;  
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;  
set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;  
insert overwrite table rcfile_table select * from testfile_table;

4. ORCFILE

create table if not exists orcfile_table(
site string,
url  string,
pv   bigint,
label string)
row format delimited
fields terminated by '\t'
stored as orc;
插入數(shù)據(jù)操作：
set hive.exec.compress.output=true;  
set mapred.output.compress=true;  
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;  
set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;  
insert overwrite table orcfile_table select * from testfile_table;

總結(jié)：

• TextFile默認格式，加載速度最快，可以采用Gzip進行壓縮，壓縮后的文件無法split，無法并行處理了。

• SequenceFile壓縮率最低，查詢速度一般，將數(shù)據(jù)存放到sequenceFile格式的hive表中，這時數(shù)據(jù)就會壓縮存儲。三種壓縮格式NONE，RECORD，BLOCK。是可分割的文件格式.

• RCfile壓縮率最高，查詢速度最快，數(shù)據(jù)加載最慢。

• 相比TEXTFILE和SEQUENCEFILE，RCFILE由于列式存儲方式，數(shù)據(jù)加載時性能消耗較大，但是具有較好的壓縮比和查詢響應(yīng)。數(shù)據(jù)倉庫的特點是一次寫入、多次讀取，因此，整體來看，RCFILE相比其余兩種格式具有較明顯的優(yōu)勢。

• 在hive中使用壓縮需要靈活的方式，如果是數(shù)據(jù)源的話，采用RCFile+bz或RCFile+gz的方式，這樣可以很大程度上節(jié)省磁盤空間；而在計算的過程中，為了不影響執(zhí)行的速度，可以浪費一點磁盤空間，建議采用RCFile+snappy的方式，這樣可以整體提升hive的執(zhí)行速度。至于lzo的方式，也可以在計算過程中使用，只不過綜合考慮（速度和壓縮比）還是考慮snappy適宜。